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投資收益測算方法范文1
關鍵詞：碩士研究生學費，差異化定價，內部收益率率
中圖分類號：G643
文獻標識碼：A
文章編號：1672-0717（2014）05-0114-06
一、研究目的和意義
碩士研究生教育作為高等教育產品的更高層級，既能夠產生社會收益又能夠產生個人收益，社會和個人對碩士研究生教育都有需求。社會出于穩定和發展的需求，希望社會成員具有更高的教育水平，其對碩士研究生教育的價格需求彈性很小，因此社會需求對碩士研究生教育價格――學費的影響并不敏感。另一方面，個人對于碩士研究生教育的需求，則是出于接受更高層次教育以獲取未來更高收益的目的。其對碩士研究生教育學費的支出，相當于放棄了當期的消費用于人力資本投資，期望這種投資行為能帶來更高的個人收益。因此，只有在放棄當期消費所帶來的效用損失，小于或等于未來收益給個人帶來的效用情況下，個人才會進行碩士研究生教育投資，所以個人對碩士研究生學費的接受程度基本上取決于其接受研究生教育后的收入水平。
同時，由于勞動力市場還在市場分割的情況，以及區域經濟發展水平不均衡，我國不同行業間和區域間從業人員工資性收入差異較大。根據國家統計局2014年5月的數據顯示，我國人均工資省際間最高相差2.13倍，行業間最高相差5倍。這就意味著我國碩士研究生畢業后，其工資性收入會因其進入地區或者從事行業的不同而有較大的差異。但是我國高等教育學費長期受成本分擔思想約束，使得我國高校不同學校、專業間碩士研究生學費差異并不大，這就造成了我國接受碩士研究生教育學費成本相差無幾，而未來收益卻差異較大的局面，結果形成了我國碩士研究生教育各個專業之間冷熱不均，教育資源配置不平衡的問題，制約了碩士研究生教育事業健康發展。
本文將碩士研究生教育視為一項人力資本投資，將影響該項投資未來收益的區域性和行業性等因素考慮進去后，通過一個案例來測算碩士研究生教育的內部收益率，并將之與社會平均投資收益率進行對比，從而為高校根據本校不同專業碩士研究生主要就業去向測算不同專業內部收益率，并據此為學費差異化定價提供參考依據。
二、文獻簡述
關于學費這個概念，通常的理解有兩種：一種是指受教育者向學?；蚪逃龣C構交納的培養費?！度缃逃筠o典》指出，學費是指受教育者向學校或教育舉辦者交納的培養費[1]。另外一種觀點以教育成本為基礎，認為應該按照合理的比例劃分，由學生及其家庭承擔的部分支出。學費是“學生及其家庭按規定必須向學校交納的基本學習費用。學費主要是用于補償學校支付的高等教育成本中，按照合理的分攤比例，應由學生及其家庭承擔的那部分支出”[2]。這種觀點可以追溯到家庭或者個人對于高等教育的投資理論以及高等教育成本分擔理論，此理論始于上世紀60年代，美國經濟學家約翰斯通首先闡述了高等教育成本的分擔和補償[3]。他認為，高等教育的獲益者不僅是政府和社會，個人和家庭是最重要最直接的獲益人。受教育者由于接受了高等教育而獲得了高于他人未接受高等教育的那部分收益，應該由家庭或其本人承擔那部分成本。其實，這種成本―收益分析方法的思想最初來自于投資項目的經濟評價，后來此方法應用于對教育的投資分析，而反映教育收益率水平最常用的方法之一就是內部收益率[4]。教育內部收益率是對一個人因增加接受某級教育而得到的未來經濟報酬的一種測量，其最初的目的是測度教育的收益能否補償教育的成本，通過對教育的成本現值與收益現值進行計算和比較，用以判斷是否對某級教育做出投資[5]。
關于研究生階段收費的必要性，目前學術界已經基本達成共識。比如，實行收費制有利于提高辦學效益，而且研究生教育的發展需要增加經費投入，收費制也是市場經濟發展的必然結果[6-7]。在此共識基礎上，國內學者就研究生學費的定價原則進行了深入的研究。陳遷指出，在確定收費標準時，必須劃分出梯度和層次[8]。研究生教育的產品屬性、學位類型、培養成本、教育質量、勞動力市場需求、工作補償和地區經濟差異等都是定價時需要考慮的因素[9]。而且有研究測算得出影響研究生收費標準的主要影響因素依次是生均成本、地區經濟差異、辦學水平、專業差異、未來需求和國家投入，BP神經網絡方法測算出的權重系數分別為1.2、0.9、0.8、0.4、0.26、0.24[10]。此外，不同專業和學科類型的研究生項目進行差異化收費也是當前的研究熱點。大量的研究都認為，應考慮不同學校、學科和專業及畢業后的經濟收益，按照市場公平、投入與產出相關的原則制定標準，不能夠“一刀切”[11]。比如，針對不同學科專業、層次、地域要確定不同的收費標準，對史、哲及數、理、化等基礎學科或者基礎性長線專業，應采取保護性資助措施，甚至可以對一些基礎學科免收學費，以吸引優秀生源；而對專業學位或者應用性質的學科專業，如MBA、MPA、工程碩士等應遵循市場機制，其學費價格可根據市場需要進行調節[12-13]。
總之，從目前國內高等教育學費問題的研究文獻來看，大多數學者都支持碩士研究生教育差異化收費，只是在學費定價主體和定價機制上存在分歧。一部分學者指出，高等教育的定價主體應為政府，且政府應該采用獲利原則對不同學校和專業實施差異性定價；另一部分學者指出，高等教育應該由市場定價，高等教育產品價格由市場供求決定，從而實現社會福利最大化。但是就我國來看，高等教育市場并未形成，市場主體缺乏定價意識和能力，更無從談及這一市場的社會福利最優化問題。所以，本文認為應該采取基于獲利原則――特別是從內部收益率的視角來對碩士研究生學費進行定價。
而且，國內學者遵循獲利原則對碩士研究生學費定價的文章，受數據可得性影響，絕大多數是關于定價原則和影響因素的討論，并沒有實際定價策略的定量分析；或者是采用平均意義上的數據進行探討，其數據選擇方式和計算方法并不適用于我國當前行業間和區域間工資差異大的特點，對高校進行碩士研究生學費差異化定價的啟發性不大。因此，本文利用岳昌君（2004）的教育收益率計算方法，綜合考慮區域、行業、性別、崗位等因素對碩士畢業生未來收入水平的影響，計算出碩士研究生教育內部收益率，并將該內部收益率與社會平均投資收益率進行比較，給出具體的定價策略，以作為高校進行碩士研究生學費差異化定價的依據[14]。
三、根據內部收益率法進行差異化定價
內部收益率法可以更為直接地反映項目投資成本變化與投資收益率的關系。本文將碩士研究生教育視為一種人力資本投資，而學費則是這項人力資本投資的主要成本。采用內部收益率法，將建立起學費與碩士研究生教育收益率間的直接聯系，從而為高校提供一個更加具有操作性的碩士研究生學費差異化定價方法。
（一）碩士研究生教育內部收益率模型構建
根據后面的調查數據，我們這里假設2005年有一名大學本科畢業生，其22歲。如果其同年接受兩年制碩士研究生教育，將于2007年24歲碩士研究生畢業。如果我們假設60歲為退休年齡，則根據內部收益率法，有如下公式：
上式左端為該名同學接受碩士研究生教育后，在未來工作中所得的工資性收入現值；右端第一項為碩士研究生學費的現值，即這項投資的會計成本，第二項為若該名同學沒有接受碩士研究生教育，而是直接以本科畢業生身份工作所獲的工資性收入現值，即為這項投資的機會成本。其中Yi代表該名同學以碩士研究生身份就業后歷年的工資性收入，Xi代表該名同學以本科生身份就業后歷年的工資性收入，r代表該名同學碩士研究生教育投資的內部收益率。（1）式中的9.88%為根據國家統計局年度公報計算的我國居民自2008-2013年人均實際收入增長率平均值，用以代表該名同學未來年均收入增長水平。
（二）碩士研究生預期收入現值與機會成本現值
本文采用岳昌君（2004）的教育收益率計算方法，對2007年中國城鎮住戶調查數據中的1694個數據樣本進行測算，用以計算受性別，地區、行業、單位所有制性質、職業性質等因素影響，而形成的碩士研究生教育收益率差異，并據此推算出工資差異。這一方法對當前我國行業和區域工資差異較大的情況下，高校根據本校不同專業畢業生因就業去向不同而造成的未來工資性收益差別，進行差異化學費定價，具有較強的借鑒意義。具體而言，設立兩方程如下：
其中，INC為從業人員的工資收入，SCH為受教育年限，EXP為工作年限，EXP2為工作年限的平方項，EDUi和bi分別代表不同的受教育程度以及相應的教育收益率，基準變量為小學，SCH*DUMk表示教育變量SCH與虛擬變量DUMk的交互項；各類分類的基準分類為女性、西部地區、競爭性行業、城鎮集體所有制、生產工人；ek表示教育收益率在不同性別、地區、行業、單位所有制性質、職業性質間的差別。
根據方程（2）經計算得本科生教育程度回歸系數是0.6765，碩士研究生教育程度回歸系數是0.8816。根據公式RREi=[exp（bi）-1]/di，得出本科生年教育收益率為：9.69%，碩士研究生年教育收益率為：11.78%。其中，bi代表回歸方程（2）的回歸系數，di代表第i級教育程度與小學教育程度的受教育年限之差。研究生di取12年，本科生di取10年。
下一步，按照前面的假設，對該名同學進行碩士研究生預期收入現值與機會成本的現值估計。假設該名同學畢業后進入京津滬廣的事業單位從事辦事員工作。根據方程（3）得出用于測算該名碩士研究生未來年收入的參數如表1所示；若該名同學以本科生身份進入京津滬廣的事業單位從事辦事員工作，根據方程（3）得出用于測算該名同學讀研的機會成本參數如表2所示。
將該名同學碩士研究生畢業后年未來工資收入額、機會成本，以及2007年我國碩士研究生學費12000元，代入方程（1）中，得出該名同學碩士研究生教育內部收益率為10%。如表3所示，根據樣本數據可以估計得到，在我國西部地區、競爭性行業，民營企業、一位女性生產工人的平均工資為5237元。而這里的學費數據是根據2007年全國60所211大學碩士研究生學費計算而得的平均數。
最后，結合2007年我國社會平均投資收益率來看，該名同學接受碩士研究生教育后，其碩士研究生教育投資內部收益率高于當年社會平均投資收益率1個百分點。假設這名同學的情況代表是某一專業的平均水平，則表明接受這一專業碩士研究生教育所獲得的收益率較高，而這必然引起考生出于對未來更高收益的要求報考這一專業，相應的高校也會因為該專業的報考人數較多，而開設該專業或者強化該專業固有優勢，以便獲得更多的學費收益。若高校僅是出于通過強化該專業固有優勢以擴大招生規模，進行教育資源優化整合的話，這對于高校形成自身優勢特色專業，為社會提供更優秀的專業人才是有好處的。但是高校若出于為了獲取更多的學費收益目的，在自身條件尚不成熟的情況下開設這一專業，不但會影響本校原有優勢學科專業的建設，造成有限教育資源錯配，還會使得這一專業人才培養良莠不齊，反而不利于這一專業的發展。
四、討論與政策建議
本文在回顧和總結當前我國研究生學費定價策略相關文獻的基礎上，首次從高等教育內部收益率的視角，揭示了我國研究生學費差異化定價策略。我們的研究發現，根據高校碩士研究生畢業去向，測算不同高校和專業的碩士研究生教育內部收益率，并與社會平均投資收益率進行比較，形成不同專業學費差異化定價是可行且必要的。同時，內部收益率法的使用使得學費定價主體能夠更為方便地通過學費變化，調整不同專業的內部收益率，有助于緩解我國碩士研究生教育專業冷熱不均的現狀，有助于形成我國高校更為科學合理的優勢學科布局。
研究認為，對于碩士研究生教育內部收益率高于社會平均投資收益率的專業，應參照社會平均投資收益率水平，從增加教育成本角度適度提高學費水平，降低這一專業碩士研究生教育內部收益率，從而減少報考該專業的人數，這樣一來既可以增加擁有該優勢專業高校的辦學熱情，更加專注于優勢專業的人才培養；又可以使不具有該專業辦學條件的高校，因為報考這一專業的人數下降，而降低其開設這一專業的熱情，這有利于該專業的長期健康發展。
通過前面分析和討論，我們發現利用內部收益率法測算不同專業碩士研究生教育內部收益率，并將之與社會平均投資收益率比較，就能為高校提供一種較為簡便的實行碩士研究生差異化學費定價的方法。進一步的，就不同專業碩士研究生教育內部收益率與社會投資收益率的不同關系，為政府在碩士研究生學費定價主體和定價機制提出建議如下三點明確的政策建議：
第一，對于碩士研究生教育內部收益率高于社會平均投資收益率的專業，政府應該將學費定價權部分交予高校，允許其根據人才市場薪酬水平以及自身專業發展的具體情況，在一定范圍內自行定價。這樣能夠使高校辦學擁有更多的教育經費支持，促使高校將教育資源配置到本校強勢學科之上，有助于高校優秀學科的建設，為社會培養更多的高水平創新人才，也有助于適度緩解我國當前因為碩士研究生學費差異較小，造成的專業選擇冷熱不均的情況。同時，政府還應該提高對這些專業碩士研究生的助貸水平，保證其不因為家庭經濟的原因而放棄學業。
第二，對于碩士研究生教育內部收益率低于社會平均投資收益率的專業，政府應該對那些對于國民經濟發展和國防安全具有重大戰略意義的專業進行補貼，降低這些專業發展所需資金對學費的依賴程度，從降低這些專業碩士研究生自己支付教育成本的角度，提高其接受研究生教育的內部收益率；同時，政府還應該適度增加獎學金額度，增強這類專業學生從事本專業研究的動力，從獲得收益的角度提高教育內部收益率，盡量使得這類專業的碩士研究生教育內部收益率與社會平均內部收益率持平。
第三，對于碩士研究生教育內部收益率經常圍繞社會平均投資收益率波動的專業，政府應該允許用人單位資金進入公辦高等教育機構。碩士研究生教育內部收益率不穩定的原因在于這類專業碩士研究生的就業行業或企業受經濟周期波動影響較大，而這將會造成高水平專業人力資本閑置或者企業用人成本偏高等不利影響，也不利于這一專業的長期發展。因此，政府應該允許用人企業資金適度進入公辦高校這類專業之中，實現訂單式人力資源培養，平滑經濟周期波動對這類專業碩士研究生教育內部收益率的影響。
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投資收益測算方法范文2
【關鍵詞】 水煤漿； 基準收益率； 資本資產定價模型； WACC
引 言
近期我國眾多城市霧霾天氣增加，PM2.5一直是一個熱點話題，酸雨污染程度及溫室效應也在加劇，環境問題嚴峻。我國是一個富煤、少油、貧氣的國家，煤炭在一次能源的生產和消費中占75%左右，其消耗過程中幾乎80%未經洗選，而原煤燃燒灰分高、熱值低、含硫量高，容易造成環境污染。水煤漿（CWM）是由65%～70%不同粒度分布的煤、30%～35%的水和約1%的添加劑，經過一定的加工工藝制成的混合物。其制備過程中脫硫，在燃燒中也有一定的固硫效應，同時灰燼含水，有利于除塵，燃燒時能大量減少CO2、SO2、NOx的產生與排放（莫資萍等，2005）。
水煤漿技術日趨成熟及自身的經濟環保性使其市場前景廣闊，但水煤漿的生產設備、配套設施以及技術研發、市場推廣等投入費用較大，且缺乏基本的經濟評價參數，使得水煤漿項目在投資決策、項目融資等方面缺乏參考依據，這在很大程度上阻礙了水煤漿行業的市場化進程。
一、基準收益率測算的理論及模型分析
基準收益率與項目的財務凈現值、財務內部收益率、資本金內部收益率緊密相關，是財務評價中最為核心的參數。有關基準收益率方面的測定，國內外學者基本上是以金融投資經濟和企業價值評估研究領域的理論為基礎進行的，并在評估實踐中形成了比較成熟的兩大理論：一是以資本資產模型為基礎的風險收益性模型，比如資本資產定價模型（CAPM）、Ibbotson擴展方法、套利定價模型（ATP）及Fama-French三因素模型等；二是基于因素分析和經驗判斷的方法，如擴展累積模型（The Buildup Summation Model）。
資本資產定價模型是在投資組合理論和資本市場理論基礎上發展起來的，在考慮風險和收益的情況下來測定權益資本的收益率。CAPM是建立在完備的資本市場假設下進行的，在企業的價值評估中有一定的局限性，主要運用于上市公司的數據，β值的測定僅考慮了市場的整體波動給單個資產帶來的系統性風險，未能考慮非系統風險對企業價值的影響。
套利定價模型（ATP）、Fama-French三因素模型、Ibbotson擴展方法和擴展累積模型均是在資本資產定價模型的基礎上建立的。套利定價模型不完全依賴于完備市場的假設，是多因素綜合的結果，但影響投資收益的具體影響因素不容易確定，目前處于理論研究階段；Fama和French在1993年提出套利定價模型中的影響因素有三個，即公司規模、賬面價值與市場價值比和市場組合本身，但是規模因素和賬面價值與市場價值比不容易確定；Ibbotson擴展方法比起CAPM模型，考慮了企業公司規模報酬率和公司特有風險報酬率等非系統因素，但公司特有風險報酬率要考慮財務杠桿收益穩定性及其他因素的影響，多取決于評估師的經驗；擴展累積模型是基于因素分析和經驗判斷來測定基準收益率的一種方法，主要用于小型非上市企業基準收益率評估，但評估過程中帶入了更多的主觀性。
通過對幾種常用模型分析，本文擬采用CAPM模型來研究水煤漿行業權益資本基準收益率并對風險系數的測定方法進行了修正，考慮了股票市場中非同步交易及非系統風險因素，并用WACC和CAPM結合起來對水煤漿行業基準收益率進行測算。
二、基于CAPM模型水煤漿行業權益資本基準收益率
資本資產定價模型（CAPM）是夏普和林納特在馬柯維的方差組合模型理論基礎上提出的，在該模型分析下，一個投資項目在某一時間段上的預期收益率等于市場上無風險投資項目收益率再加上這項投資項目的系統性市場風險系數乘以該項目的市場整體平均收益率與無風險投資項目收益率之差。該方法最早用于證券股票的投資組合定價中，后來國內外學者常用于權益資本基準收益率的確定。
本文擬運用資本資產定價模型（CAPM）測算水煤漿行業基準收益率，具體的計算公式如下：
式中，Re為水煤漿行業權益資本收益率；Im為社會投資平均收益率；If為無風險收益率；βe為投資項目系統性風險系數。
（一）無風險收益率If的測算
無風險利率是衡量整個市場上投資者可以獲得的最低收益率成本，是最具有穩定性和保障性的。在選用該數據時常?？紤]國家的國債利率和存款利率，但國債品種和期限較多，需要分時間段計算，銀行利率由中國人民銀行根據市場情況統一，具有權威性，能反映市場真實情況，且數據易取得。本文根據水煤漿行業投資周期特點，擬選用2003―2012年三年期的存款利率的平均值，則If=4%（見表1）。
（二）期望市場收益率Im的測算
期望市場收益率是投資者在投資時期望獲得的報酬率，是投資者將預期能獲得的未來現金流折現成一個現在能獲得的金額的折現率。在資本資產定價模型中，期望市場收益率Im反映的是市場平均收益率，應用中的關鍵是確定市場組合。通過對相關文獻研究，目前確定期望市場收益的方法有：利用國內生產總值GDP增長率確定期望市場收益率、利用社會資本收益率確定期望市場收益率，以及利用股票市場上證指數收益來確定期望市場收益率。
國內生產總值（GDP）增長率是指GDP的年度增長率，按可比價格計算的國內生產總值可以計算得出。期望市場收益率研究的是市場組合的資本投入所獲得的收益率，確切地說，并不能反映資本所獲得的報酬，只有在其他數據缺失或不容易獲得時，作為近似的期望市場收益率來使用。
社會資本收益率可以作為判別全社會資本收入水平的依據。一般說來，計算全社會的資本收益率時有兩種方法，一是統計法，即利用統計年鑒的基礎數據，通過匯總和分析得出有關數據進行計算；二是函數法，采用比較多的是含技術進步的柯布-道格拉斯生產函數進行測算。社會資本收益率可以很好地代表市場組合，但是社會資本總額既包括盈利單位資本也包括非盈利單位資本，是從整個社會的角度研究資本收益率，只能作為基準收益率的下限。
通過股票市場綜合上證指數收益確定的期望收益率既可以代表市場組合又可以排除非盈利單位收益率的干擾。本文擬采用2003―2012年滬市的上證指數來確定期望市場收益率。在上證綜合指數計算原則中，對股票的分割、送配以及股票新上市等情況已分別作了相應的調整，因此，可以直接按下列公式計算指數收益率ImT：
式中：ImT表示市場組合在T-1時刻到T時刻的收益率；IndexT表示市場組合在T時刻的收盤指數；IndexT-1表示市場組合在T-1時刻的收盤指數。
通過對2003―2012年股市的年線、季線及月線的上證指數計算確定期望市場收益率如表2所示。
期望市場收益率取2003―2012年按年、季、月綜合上證指數收益率的平均值，則Im=13.45%。
（三）水煤漿行業風險系數βe的測算
1.系統風險系數測算
權益資本的系統風險βe反映的是水煤漿行業相對于整個市場組合的風險程度。當水煤漿行業平均收益率對風險的反應比市場投資組合的反應更大，則水煤漿行業投資項目相應的風險系數值就更大；反之，其相應的βe就小。水煤漿行業風險系數βe可由下式計算得出：
式中：I為水煤漿行業市場平均收益率；？滓m2為市場組合的收益率的方差。
通常，在構造關于資產價格的時間序列時，總是假定資產的價格是按照相同的時間間隔記錄的。但現實中，市場總是存在著一定的交易摩擦，信息到達市場中不同投資者的時間會存在不同程度的差異，導致有些證券對信息的反映出現時滯，并且造成同一證券市場上的不同證券具有不同的交易頻率，即非同步交易。非同步交易并不影響單個股票的期望收益，但會對市場組合的期望收益造成統計意義上的虛假現象，從而造成βe被放大或縮小。本文對水煤漿行業風險系數βe的測算，擬采用休爾斯和威廉姆斯針對非同步交易現象提出的測算方法：
2.價格系數修正
近年來，隨著潔凈能源的推廣，水煤漿行業在我國市場化不斷加快，但市場化程度并不高。目前，國內還沒有以水煤漿為主營業務的上市公司。水煤漿項目多為煤炭企業的一條生產線，與煤炭企業的關聯度較高。因此，本文從全國31家煤炭上市企業中選取以煤炭生產、洗選加工及銷售為主營業務的上市公司為研究樣本，并對樣本的凈資產收益率進行修正。價格是產品價值的貨幣表現形式，可以使用兩種產品市場價格的比值作為價格修正系數。
式中，P水煤漿、P煤取2012年每月市場價格平均值。
3.非系統風險修正
資本資產定價模型中風險系數βe為系統風險，除了地區修正外，水煤漿項目還應考慮非系統風險，風險的主要來源有經營管理風險、決策風險、財務風險、技術風險、政策風險、社會風險等。可采用方根法確定上述主要非系統風險因素的權重，采用專家打分法確定主要非系統風險因素對該項目投資收益率的影響程度。
（1）方根法確定權重。根據1―9標度法，對水煤漿內部決策風險A1、財務風險A2、項目經營風險A3、市場推廣風險A4、技術風險A5五項指標的相對重要程度進行比較后，可以得到如表3所示的判斷矩陣。
所以上述權重可以采用。
（2）采用專家打分法確定主要非系統風險因素對水煤漿項目投資收益率的影響程度，并確定個別因素的修正系數，如表4。
4.風險系數βe的確定
從全國31家煤炭上市企業中選取以煤炭生產、洗選加工及銷售為主營業務的上市公司為研究樣本，并對樣本的凈資產收益率進行修正，如表5所示。
股票市場所有上市公司的加權凈資產收益率如表6所示。
所有上市公司風險系數觀察值：
（四）水煤漿行業權益資本金收益率的測算
通過對資本資產定價模型CAPM中三個因素的測算，可以得出水煤漿行業權益資本金的基準收益率。
三、水煤漿行業基準收益率取值確定
水煤漿行業自有資金與借貸資金比例的確定依據所選研究樣本2012年資金結構，取其平均值作為水煤漿行業的資金比例。經計算得借貸資金比率為46.95%（表7）。
水煤漿行業債務資金成本取我國2003―2012年中長期貸款利率平均值，三年期貸款利率見表8。
根據以上數據，將WACC結合CAPM可得水煤漿行業基準收益率如下：
四、結束語
本文運用股票市場綜合上證指數測算了期望市場收益率，用休爾斯和威廉姆斯針對非同步交易現象提出的測算方法對水煤漿行業系統風險系數進行了測算，并用方根法對風險系數進行了修正，以WACC結合CAPM測算了水煤漿行業基準收益率。
本文的研究可以為水煤漿行業的投融資決策、風險分析提供參考依據，促進水煤漿行業的市場化進程，但是，我國水煤漿行業市場化程度不高，目前還沒有純粹的以水煤漿為主營業務的上市公司，本文的研究樣本源于煤炭采選業中以煤炭的洗選、銷售為主營業務的上市公司且對借貸資金的比例沒有進行更細化的研究。隨著水煤漿行業市場化進程的加快，以水煤漿為主營業務的樣本更容易獲取，屆時水煤漿行業基準收益率將更加準確。
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投資收益測算方法范文3
[關鍵詞] 全要素生產率 投資績效 則民營企業
一 、緒論
企業的投資績效是公司財務學研究的重點。對上市公司投資績效的評價，和上市公司投資收益的來源，是投資績效研究的主要內容。
從本質上看，企業的投資是一種通過投入要素獲得回報，以實現企業目標的過程。企業的各種投入可以歸納為幾種不同的要素，包括資本，勞動，技術等。從實際的生產和運作的角度看，企業投資效益的最終來源，是投入在一定技術條件下的產出。所以，從本質上看，企業投資的產出來源，投入的要素在產出中各自貢獻的大小以及企業投資發揮作用的技術條件，或模式，是企業投資績效研究的根本性內容。也只有從根本上改善了投入獲得產出的效率，才能從根本上使企業獲得核心的技術和能力，擁有競爭優勢。
對于企業投資績效的評價與分析，一般采用的是財務學方法。傳統的財務學評價指標有凈現值，內外部收益率，投資回收期，投資利潤率，權益回報率，市場占有率，速動比率等。它們構成一套財務指標體系。但是，從財務學理論基于財務管理的視角，企業投資績效的評價沒有從投資行為的本質――投入產出這個角度出發去分析。這樣，財務指標等無法從實際的生產與運作的角度反應投資績效，因此也就無法對企業績效的現實來源做出分析，并對其投資的貢獻高低做出評價。要從投入產出的角度對企業的投資績效進行衡量，從現實生產運作的角度而不是財務會計的角度對投資效益的來源做出分析說明與評價，需要采用新的評價方法。全要素生產率就是一個合理的指標和方法。
全要素生產率（TFP）是于20世紀50年代由經濟學家提出的核算方法，最初運用于國民經濟核算中的投入產出衡量。將全要素生產率這一宏觀指標運用于微觀領域，已經有一些嘗試，尤其是在對上市公司這一特殊企業群體的研究方面。例如，村上直樹，申寅容運用非參數方法中的包絡線方法對中國改革以來的企業整體效率進行了分析并對決定因素建立了模型。李連發對中國上市公司從1995年～2004年10年間的投入產出數據進行回歸，分組計算了中國上市公司的全要素生產率，并得出了上市公司全要素生產率一直增加的結論。但是，對我國公司的投資績效這樣具體的課題，基于全要素生產率方法的研究還幾乎是空白。
上市公司一般被認為是中國企業的代表性群體。民營企業是在改革開放后成長起來的企業群體，其投資效率關系到中國企業未來整體的發展潛力和活力。因此，選擇上市民營企業中的強者進行研究，是很有代表意義和前瞻性的。
綜上，在前人研究基礎上，本文擬運用全要素生產率方法，借鑒全要素生產率的核算方法和理論，以及上述學者運用之于企業效率分析的方法；主要使用參數方法，借助計量模型，采用我國上市公司民營企業的前十強的數據，對我國上市公司全要素生產率方法下的投資業績評價的理論與方法做出嘗試性的研究開發。
二 、研究設計―理論和模型
生產率直觀上的理解，就是投入與產出之比。即生產率=總產出/總投入。企業的投資和國民經濟中的投資一樣，其生產率的概念也是總投入與總產出之比。一般采用加權的方法，通過一定的模型來衡量多個投入與總產出之間的關系。將總產出與某種方法聯合核算的各種投入相比較的時候，我們就得出了全要素生產率（TFP）。
一般而言，企業的投入總會包括資本與勞動。這里的資本是實有的可投入生產的資本品。固定資產作為企業實有資本的最主要的實物形態，是資本的主要構成部分。但是，在具體的企業投資領域，起重要作用的是企業的投資資金，主要是企業的長期投資，包括股權和債權投資。這些投資不一定投入生產領域，但對于我們的核算而言，則主要是核算企業的投資效率而不是生產效率。勞動一般是企業雇用的員工所應得的工資。全要素生產率被解釋為技術進步的反映是其重要特點。全要素生產率因此可以用于測度技術投入，資本存量等各種影響因素。企業的研發投入，使企業贏得核心技術和競爭優勢的重要途徑，其投入也可以在全要素生產率里得到反映。
企業投入產出的技術條件，反映為企業的生產函數。生產函數的形態有很多種，其中，柯布-道格拉斯生產函數，廣為生產效率研究采用。在我們的研究中，柯布-道格拉斯生產函數也具有微觀領域良好的應用性質，所以也將被采用為基本的生產函數模型。
全要素生產率測算的方法，一般分為參數方法和非參數方法。參數方法主要為應用計量經濟學模型進行建模和測算。非參數方法運用生產函數和生產理論，采用指數，包絡線和前沿生產函數等方法進行分析。鑒于我們研究的上市公司投資數據的特點，我們可以假設生產函數，我們的數據樣本較小，故決定采用參數方法，進行測算?？紤]到非參數方法的優勢，可以作為未來進一步研究的方向。
企業資金投入應該是企業績效的來源，但也可能在短期內對績效產出不良影響，視企業投資的長短期限而定。同時我們認為R&D投入，以及企業現有的資本―固定資產是企業投資全要素生產率的來源和所解釋部分。故我們將利用這兩個解釋變量構建模型。
綜上，我們將采用四個解釋變量，以解釋企業投資的產出，并測度投資的貢獻，也即投資的績效。它們分別是資本（K）,勞動(L),投資(I)以及R&D(R)。其中I為2005年投資的資金，為橫截面數據，但考慮到計量可能的需要，也可以更多考察資金投入對企業投資績效和全要素生產率的作用，本文分別統計了2003年，2004年，2005年的數據。令總產出（收益）為D，建立如下模型：
D=AKaLbIhRg（小寫字母為方次，其中A為系數，a+b+c+g=1
其對數形式為:
InD=aInK+bInL+cInv05+dInR+e。TFP采用算術形式，即：TFP=D/(cInv05+bL)=T，nT=aInK+gInR+e。這是一個對數化的線形計量模型?？梢杂糜跈M截面數據的回歸。e為誤差項。系數衡量的是各個解釋變量的貢獻，也即總產出對各個變量的彈性。
三、TFP計算和影響因素測算
本文數據全部取自我國上市公司年報，均為年報中披露的財務數據。年報來自巨潮資訊網公布的上市公司年報。
模型中，產出D采用年報“報告期主要財務數據”中的“投資收益”一項。資本K采用“財務報表”中的“固定資產總計”一項 。勞動投入L采用年報公布的員工總數乘以4000的平均工資。I的數據采用年報中的“董事會報告”對投資數額和事項的披露。此外關于企業的R&D，整理自年報的相關數據，主要來源于年報對其一年投資經營，研發的費用披露。企業有無技術進步，以及技術進步的程度較難衡量。本文對企業投入研發新技術，建設新固定資產的投資視為R&D投入。
在進行計量分析前，對數據做了整理。其中萬杰、南鋼和蘇寧投資收益是負值，難以判斷其有效率，故舍去?？紤]到對數化模型的需要，對于取0值的數據命為1，即未投資的假設為投入1元。這與實際幾乎沒有差別，在統計上也是合適的變量，帶來了計量分析的便利。
使用Eviews3.1進行考慮滯后的計量分析得出：
CAP，INV05，INV05(-1)，INV05(-2)，RD04，STA，C，CAP的系數分別為4.679610，-1.296197，3.527347，2.557134，0.516820，7.675645，-309.0333，4.679610。Std. Error分別為7.738341，2.689390，7.913140，4.421311，1.127928，15.73256，627.0797，7.738341。R-squared：0.871084Adjusted R-squared ：0.097588 。（注:CAP-資本, INV05-05年資金投入，STA-工資， RD04-研發費用。下同。）
不考慮滯后變量，僅考慮2005年投資回歸又得：變量STA，RD04，CAP，INV05，C的系數分別為1.361193, 0.121284,1.540614,-0.211748,-35.10746,(R-squared：0.651877 Adjusted R-squared:0.373379)。標準誤Std.Error分別為0.527623，0.058762，0.638413，0.095244，20.00394。
此表及以上表的Dependent Variable為APRO。
計算TFP值并回歸，(除去非正常的)并回歸如下:
R-squared:0.620546,Adjusted R-squared：0.512131,Dependent Variable：ATFP
通過回歸發現，擬合優度尚可。DW統計量顯示多重共線性得到消除。異方差的White檢驗在0.10顯著性水平上未顯示有異方差性。數據T檢驗和F檢驗均正常。由于數據可得性，模型還存在不夠完善之處，但目前的效果尚可。
從模型可以看出，公司自有資本，尤其是固定資產存量，員工人數以及R&D投入，對企業的投資效益影響顯著。固定資產存量和R&D投入對企業全要素生產率起著關鍵作用。而投資額對企業投資效益的負效應是意外的結果。實際上，考慮到巨額投資在短期內的占有流動資金等影響，可能在短期內是不利的。但如果有條件進行一個企業的長期的時間序列分析，應該能發現投資資金對企業投資績效的作用。在以2005年投資收益為被解釋變量，2003年～2005年投資資金為解釋變量的有限分布滯后模型回歸，并消除二階自相關以后，得出了投資資金對企業投資績效的積極長期作用的規律2004年數據的異常跟樣本數據的特殊處理有關。變量INV03，INVO4，INV05，C，AR(1)的系數分別為：0.31546，-1.167853，0.185628，32.01193，0.520085(R-squared:0.633299 AdjustedR-squared:-0.28345 )。
民營企業在資金融通上有一定困難，其技術實力，人力資源質量都遜于大型國有企業。但本文研究的十大民營上市公司，不但表現出巨額投資，而且在研發上投入了巨額資金，令人看到了更新的希望。但是，這些企業的投資全要素生產率仍然偏低，在利用無歷史包袱、產權明晰等優勢的同時，加強技術力量和人力資源積累，提高投資效率仍是民營企業的發展重任。
四、結論
本文在前人對企業投資績效的財務學方法基礎上，基于投入產出一般規律的考察，嘗試了利用宏觀經濟評價測算中的指標來測度企業投資效益的方法。通過對全要素生產率的參數方法，本文構建了一個基于橫截面數據的OLS模型，并進行了回歸研究?；貧w結果表明，樣本民營企業的全要素生產率總體不高，但R&D投入和企業固定資產，是企業全要素生產率的來源。對企業而言，資金投入更多是長遠的收益，而資本，人力資源和技術無疑是企業投資績效的保證。
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投資收益測算方法范文4
關鍵詞：現金類資產 最佳持有量 貨幣需求 線性模型估計
在企業資產項目中，現金作為流動性最強的資產，在企業經營過程中發揮著其他任何一種資產都不可替代的重要作用。然而，在目前大多數企業的現金管理中，對最佳現金持有量的估算往往存在多個誤區，這主要表現在，第一，制造業企業多采用存貨模型估計現金需要量，忽視了現金持有的機會成本；第二，服務業企業多以備用金、差旅費、項目墊支等為依據計算現金持有量，未能考慮可能存在的投資機會。第三，企業普遍狹隘地理解現金概念，未能從流動性控制的角度統籌管理貨幣現金、活期存款以及超短期證券資產①。這些做法一方面可能導致現金持有不足，從而影響企業的正常經營，也有可能導致現金持有量超過企業實際需要，喪失投資收益。
因此，本文擬在貨幣需求理論的基礎上，從交易需求、預防需求和投機需求三個方面分析企業實際的現金需求，提出要從更為寬廣的視角理解現金，應把現金、活期存款以及超短期證券資產視同現金進行管理。在此基礎上，提煉出影響企業現金需求量的具體因素和財務指標，提出企業現金最佳持有量模型，并結合ZJ公司的財務數據進行實證檢驗。
一、企業持有現金類資產的需求動機
根據貨幣理論，企業持有現金類資產是出于三種需求，也即交易需求、預防性需求和投機性需求。所謂交易需求，是指企業為完成日常經營活動中的交易行為而持有的現金，盡管在現代市場經濟條件下，大多數交易活動可以通過非現金形式完成（如轉賬、賬務沖抵），但是，企業的收入和支出往往在時間上并不完全匹配，而且在數量上也不對等。因此，在部分交易場合，企業仍然需要使用現金。并且，企業還需要持有現金來支付零星的經營支出。
企業持有現金類資產的第二種需求被稱為預防性需求，這主要是指企業為應付風險或突況而持有的現金。市場經濟是競爭性經濟，處處充滿不確定性，企業經營過程中難免會發生事先難以預料的突況，為了保證企業在遇到突況時能穩定持續經營，企業需要持有一定現金或變現一部分現金類資產進行預防，這就是預防性的貨幣需求。
第三種需求為投機性需求，在市場經濟條件下，資金價格的波動性很大，利率會隨著貨幣供需的變化而起伏，因此，企業所持有的現金可以通過購買貨幣市場的某些金融產品進行謀利，謹慎的短線投資和合理的資產配置將為企業帶來不菲的投資收益，通過這種途徑形成的現金類資產實際上已經成為很多企業重要的流動性管理工具。
二、基于貨幣需求的企業現金類資產最佳持有量測算方法
從以上對三類貨幣需求的分析來看，企業應把現金、銀行活期存款以及在超短期內可以變現的資產納入現金管理的范圍，并根據企業相關財務數據和經濟運行環境指標進行持有量估算。本文提出以下企業現金類資產最佳持有量測算方法。
（一）明確與三類貨幣需求對應的企業現金持有量測算指標
僅僅明確三類貨幣需求來源，并不能直接測算出企業需要持有多少現金，要定量估計企業現金類資產的最佳持有量，首先必須選擇能夠體現企業貨幣需求的定量指標。從交易需求來看，由于這類現金資產主要用于滿足日常交易和管理運行，因此，可選取企業銷售收入或營業收入、采購額、應付賬款、管理費用等指標進行估算。從預防性需求來看，企業持有這類現金資產是用于應對臨時性的突發事件，當此類現金不足時，企業不得不尋求外部融資，這將帶來額外的融資成本，因此，可選取企業綜合融資成本作為企業因持有現金不足而導致必須臨時融資的成本，以反映企業預防性現金需求。從投機性需求來看，可選擇同期金融機構間同業拆借利率、商業銀行一年期定期存款利率作為企業因持有現金而喪失投資收益的成本（見表1）。
（二）企業現金類資產持有量測算模型
通過對企業持有現金類資產的貨幣需求分析，建立以下企業現金類資產持有量測算模型。
■（1）
該模型為多元線性回歸模型，其中C表示企業現金類資產持有量（因變量），解釋變量包括三類，其中T為基于交易性貨幣需求的指標，P為基于預防性貨幣需求的指標，S為基于投機性貨幣需求的指標。α為常數項，ε為隨機波動項。將與貨幣需求相對應的企業現金持有量測度指標代入（1）式，則得到具體的模型形式。
■
（2）
其中T1i、T2i、T3i、T4i分別表示分期企業年銷售收入或營業收入、采購額、應付賬款、管理費用。P1i表示按照企業融資類別加權計算的企業綜合融資成本，S1i和S2i分別表示同期金融機構間同業拆借利率、商業銀行一年期定期存款利率（均由中國人民銀行）。
以企業歷史數據為回歸樣本，以最小二乘法估計以上線性方程，可得到企業現金類資產最佳持有量的測算公式。
二、企業現金類資產最佳持有量測算：以ZJ公司為例
ZJ公司是一家電力多種經營企業，主要業務集中在電力工程設計、施工安裝和監理等業務，同時兼營電力設備制造、運輸等業務種類。由于電力工程業務的特殊性質，ZJ公司的經營情況相對穩定，財務收支具有較強的規律性，現金類資產的持有量也比較大。因此，如何在公司經營過程中選擇較為恰當的現金類資產持有水平，最大程度地解決滿足業務需求和提高投資收益之間的矛盾，就成為ZJ公司亟待解決的財務實踐問題。為此，選取ZJ公司2010―2013年4個會計年度（16個季度）的財務數據和經濟運行數據，自變量共包含112個樣本數據，通過（2）式得到估計方程。
Ci=47.56+0.000928T1i+0.00373T2i+0.00131T3i
+0.00236T4i+873.23P1i-158.90S1i-492.22S2i+εi （3）
（41.45） （20.91） （9.73） （15.43） （10.99） （6.14） （4.09） （22.01）
R2=0.919 F=198.33
估計結果表明，方程擬合度為0.919，F檢驗值達到198.33，均通過顯著性檢驗，所有自變量的T檢驗值（上式括號內數值）均顯著。為對現金類資產最佳持有量進行估測，將ZJ公司2014年第1季度財務數據和經濟運行數據代入（3）式，得出ZJ公司該季度最佳現金類資產持有量為598.81萬元（包括現金、銀行活期存款、理財產品和其他超短期證券資產）。
三、結論和研究展望
基于貨幣需求的現金類資產持有量估算模型，不僅考慮了企業日常交易和運營管理的現金需求，同時還將企業用于預防突發性情況的現金需求納入分析；不僅從企業持有現金的直接成本進行估算，還從企業因持有現金而喪失的投資收益這一機會成本視角分析問題，因此，相對于傳統的現金測算方法，利用線性回歸模型得出的現金類資產估算量較為全面、準確。但是，由于企業經營管理具有很大的差異性，各個行業的現金需求規律各不相同，因此，本文所提出的現金類資產持有量估算模型，還應結合行業和企業的具體特點進行調整，特別是需要把現金的季節性和周期性需求量波動反映出來。
注：
①一般來說將1年作為在財務管理上劃分長期和短期的界限，這里的超短期可以理解為1個月以內的期限。
參考文獻：
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投資收益測算方法范文5
【關鍵詞】 碳排放權； 總量交易機制； 分類核算
【中圖分類號】 F234 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2016）15-0054-03
一、研究背景
隨著全球變暖愈演愈烈，各國政府和相關組織都密切關注溫室氣體排放的問題，我國國家標準委員會于2015年11月19日了《工業企業溫室氣體排放核算和報告通則》，并對10個重點排放行業如鋼鐵、民航、發電、水泥等提出了具體的核算方法與報告要求。新標準不僅吸收了其他國家在制定核算標準方面的經驗，而且充分研究了國內碳交易試點的實際情況，讓涉及行業的碳排放核算有了一致口徑，是國家標準從零到有質的飛躍。2016年6月1日起，相關企業按統一的要求對排放的溫室氣體進行測量和報告。
二、碳排放權交易的二階段分析
苑澤明等（2013）指出目前國際上的交易機制有兩種：基線信用機制和總量交易機制[ 1 ]。基線信用機制中包括管理當局、排放企業和測算機構，在每個會計年度初期，管理當局為排放機構的排放量劃一個基準線，會計年度結束時由獨立的測算機構核定排放企業的排放量，并與期初的基準線比較，典型的是清潔發展機制（CDM）?？偭拷灰讬C制中只包括管理當局和排放企業，在會計年度開始的時候，管理當局給排放企業發放一定數量的排放總額，在會計年度結束的時候，企業應當再將這部分排放量提交給管理當局。
目前可以將國內的相關交易分為兩個環節：一是CDM項目階段，二是基于總量交易機制下的交易階段。在CDM項目中，有些發達國家的減排量達不到基準線，可以將一部分減排量在我國完成，付出的成本就是一定的資金投入和減排方法的使用權。在參與項目之前，企業將項目交由國家發改委審批，再由聯合國理事會審查批準后可在CDM項目注冊，會計年度末由測算機構測算減排量，取得認證的減排量就可以與發達國家交易。我國在出售時并不是直接與承擔減排任務的發達國家交易，而是由國際銀行等第三方完成，且這個階段我國國內沒有活躍的碳交易市場。
沈劍飛等（2015）認為我國正式進入碳排放權交易二階段的標志是被聯合國納入強制減排行列并且碳市場建立和碳交易普及[ 2 ]。雖然我國還未被納入強制減排的行列，但已經受到來自發達國家的減排壓力，且隨著我國七個省市碳排放交易試點的建立，碳交易市場已現雛形，一旦進入二階段，就要建立相應的交易體系。政府應首先根據往年的排放情況，為各企業設定當期的可排放總量，期末時超額排放主體可從市場中購買所需的排放權，超額減排主體可以將超額排放部分公開交易，也可以留作以后年度待用。此時碳市場已經全面建成，各排放主體都參與進來，這就需要國家盡快制定相關的法律制度和政策來規范將要形成的碳市場及各交易主體的行為[ 3 ]。
三、碳排放核算體系構建的理論基礎
對于碳排放權如何在會計上進行核算，國內外已經有了一定數量的研究和經驗。首先，在碳排放權的確認方面，將碳排放權確認為會計要素中的資產已經沒有爭議，有些學者認為碳排放權的不可視是由于“肉眼”的局限性，但它可以通過現代科學技術進行測量，應該確認為存貨，可是碳排放權的有效期限最長達五年，與存貨的流動性特征不符合；大多數學者贊同將其確認為無形資產或類比“交易性金融資產”。李晨晨（2012）認為由于我國暫時還沒有一個全國性的碳交易市場，無法為碳排放權的買方賣方和投資者提供完備的金融交易服務，從而其流動性受到限制，所以暫時不能納入金融資產；劉美華（2011）將碳排放權歸類于企業污染物排放權，而排污權沒有物理形態，目前先列為無形資產，將來市場條件允許時，再另設金融資產科目核算。
其次，在碳排放權的核算方面，很多學者對如何設置科目、如何編制分錄進行了研究。張薇等（2014）提出有必要從投資方與消費方兩個角度分別進行會計確認，以獲取碳產權為目的的消費方可設“環境資產――碳排放權”，以獲取碳財權為目的的開發方（碳匯生產者）和中間投資方（原本用于消費的碳排放權有剩余而轉為交易）可設“投資性環境資產――碳排放權”[ 4 ]；沈劍飛（2015）則將我國的碳排放權交易分為“CDM項目階段”和“后京都時代階段”，在“CDM項目階段”直接在無形資產下設明細科目“碳排放權”核算，在“后京都時代階段”根據持有意圖，為滿足生產經營的需要而持有的計入“碳經營資產”，作交易用途的計入“碳金融資產”。
筆者認為不論是從會計主體的角度出發，還是從持有目的的角度出發來區分不同的碳排放權，其實并不矛盾，都是對其實質的深刻解讀，且隨著京津滬渝等七大碳交易試點的建成和運行，越來越多的企業正在加入到減排的隊伍中來，我國離2017年建成全國碳交易大市場的目標越來越近，在這個過程中，尤其要先從環境污染重、碳排放量大、減排任務艱巨的行業入手。工業是碳排放的行業巨頭，隨著《工業企業溫室氣體排放核算和報告通則》的出臺，希望本文對生產經營用碳排放進行生產排放和日常排放的細分，能為會計準則的構建提供參考。
四、基于碳排放權交易二階段視角下的碳排放核算體系構建
（一）經營性持有碳排放權的會計核算
在二階段下，企業為了生產而持有的碳排放權要設置“碳經營資產――碳排放權”進行核算，作為一種無形資產列報，并在實際耗用時攤銷至相關的成本費用科目。
1.碳排放權的初始確認
獲得碳排放權的途徑一般有期初監管者免費分配和從市場購置兩種。對于期初的碳排放權，有“凈值法”和“總值法”兩種初始確認方法?！皟糁捣ā笔侵笇φ赓M發放的不予確認，僅對購買的碳排放權按歷史成本確認，這種方法被國外學者指出會造成會計信息缺乏一致性的缺陷。因為不管是購買的配額還是免費發放的配額，都會產生排污的利益流入，而僅對外購的排污權確認，并不能反映企業排污的全部成本。因此，本文建議采用“總值法”對碳排放權進行初始確認，從公開市場上購置的碳排放權按實際支付的價款確認，而政府發放的排放額以公允價值計入遞延收益。
（1）取得外購的碳排放權
借：碳經營資產――碳排放權
貸：銀行存款
（2）取得政府發放的碳排放額
借：碳經營資產――碳排放權
貸：遞延收益
2.實際產生碳排放的分類
新標準要求企業劃分溫室氣體的核算邊界，包括燃料燃燒排放、過程排放、凈購入的電力與熱力產生的排放和特殊排放四大部分，并在所確定的核算邊界范圍內對各類溫室氣體源進行識別，對排放源部分舉例說明如表1。
在企業對溫室氣體來源進行核算分類后，會計上可以將碳排放分為生產排放和日常排放，設置明細科目進行分別核算。生產排放用于核算為了生產活動而產生的部分，包含：“燃料燃燒排放”中固定燃燒源的排放和用于貨物運輸的移動燃燒源的排放；“過程排放”；“凈購入的電力與熱力產生的排放”中用于生產的能源消耗產生的排放；“特殊排放”中用于生產活動的生物質燃料燃燒。日常排放則指維持企業日常運作而排放的溫室氣體，包括：“燃料燃燒排放”中企業人員出差往來產生的移動燃料源的排放；“凈購入的電力與熱力產生的排放”中用于日常使用大小電器能源消耗產生的排放；“特殊排放”中企業人員出差往來產生的生物質燃料燃燒的排放。根據具體的排放源實際產生的二氧化碳當量，轉入相應的成本費用。
（1）生產排放
借：生產成本等
貸：碳經營資產――生產排放
（2）日常排放
借：管理費用等
貸：碳經營資產――日常排放
3.政府分配額的攤銷核算
期初收到政府分配量時，已經確認了碳經營資產和遞延收益兩個科目，如上文所述碳經營資產已經按照實際產生的碳排放量的公允價值轉入了相應的成本費用科目，遞延收益也應在每月末平均確認為利得。
4.期末剩余排放權的會計核算
期末企業有剩余的碳排放權未使用時，可以根據企業的實際情況留到下期使用或者在市場上轉手。留到下期使用的部分根據“成本與市價孰低法”進行減值測試并披露；如果擬出售，則持有意圖已經改變，不是為了生產經營而是為了近期出售而獲利，這時在會計上應按公允價值計量轉換為“碳金融資產”核算，并與原來的賬面價值比較，增加的部分計入利得，減少的部分計入損失。
（1）期末計提減值準備
借：資產減值損失
貸：碳經營資產減值準備
（2）轉換為交易性持有
借：碳金融資產――碳排放權
營業外支出（差額）
貸：碳經營資產――碳排放權
營業外收入（差額）
（二）交易性持有碳排放權的會計核算
在二階段，碳排放權除了為生產經營持有外，還有一部分是在市場上銷售而獲利，這部分性質接近于交易性金融資產，因此設置“碳金融資產――成本”和“碳金融資產――公允價值變動”進行初始確認和后續計量。
1.碳金融資產的初始確認
從取得時就意圖出售以賺取差價的碳排放權，購買獲得的按照實際支付的價款入賬，發生的交易費用計入投資收益的借方。如果是政府免費下發的，仍然先確認為遞延收益，月末再轉入利得。
借：碳金融資產――成本
貸：銀行存款、遞延收益等
借：投資收益
貸：銀行存款等
2.碳金融資產的后續計量
每期末，應該對碳金融資產的公允價值重新測量，與原賬面價值的差額借記或貸記“碳金融資產――公允價值變動”，同時確認“公允價值變動損益”。
3.碳金融資產出售的會計處理
將以交易為目的的碳排放權出售的時候，售價和賬面價值的差額以及持有期間確認的公允價值變動損益（以余額在貸方為例）也轉入投資收益。
借：銀行存款等
貸：碳金融資產――成本
――公允價值變動
投資收益（差額）
借：公允價值變動損益
貸：投資收益
（三）兩種碳排放權的相互轉換
毛政珍（2015）從成本管理視角出發，認為兩種持有動機允許企業在進行成本效益分析后按最優效益進行轉換。當購買新的碳排放權成本小于市場售價時，企業有動機將經營性持有轉換為交易性持有；反之，當交易性持有碳排放權的售價小于購買新的經營性持有碳排放權時，企業也有動機將現有的交易性持有碳排放權轉為自用。在前文的期末處理中對剩余的碳排放權改變持有意圖而出售就是將經營性持有轉換為交易性持有的一個特例，而將交易性持有轉換為經營性持有時，按轉換時的公允價值計入碳經營資產。
借：碳經營資產――碳排放權
營業外支出（差額）
貸：碳經營資產――成本
――公允價值
營業外收入（差額）
借：公允價值變動損益
貸：投資收益
五、結論
隨著七個交易試點的成立，越來越多的排放主體加入到節能環保行列中來，我國進入碳排放權交易第二階段后，將建立類似于EU ETS的交易體制，相關會計核算體系的建立是必經之路。本文設想將企業的碳排放權按用途分為經營性持有和交易性持有，經營性持有部分計入無形資產而交易性持有部分作為金融資產，闡述了從初始確認到最終處置這一完整過程中的會計核算方法，對二階段下的會計核算體系建立有一定幫助。
【參考文獻】
[1] 苑澤明，李元禎.總量交易機制下碳排放權確認與計量研究[J].會計研究，2013（11）：8-15.
[2] 沈劍飛，伊靜，孫俏.我國碳排放權交易兩階段下會計核算比較研究[J].會計之友，2015（13）：122-124.
投資收益測算方法范文6
關鍵詞：價值投資 安全邊際系數 投資標準
一、從價值投資理論去理解安全邊際
價值投資理論也被稱為穩固基礎理論，該理論認為：股票價格圍繞“內在價值”的穩固基點上下波動，而內在價值可以用一定方法測定；股票價格長期來看有向“內在價值”回歸的趨勢；當股票價格低于內在價值即股票被低估時，就出現了投資機會。
內在價值在理論上的定義就是一家企業在其余下的壽命中可以產生的現金流的折現值。
安全邊際作為價值投資的一個核心概念，指的是實質價值或內在價值與價格的順差，換一種更通俗的說法，安全邊際就是價值與價格相比被低估的程度或幅度。根據定義，只有當價值被低估的時候才存在安全邊際或安全邊際為正，當價值與價格相當的時候安全邊際為零，而當價值被高估的時候不存在安全邊際或安全邊際為負。價值投資者只對價值被低估，特別是被嚴重低估的對象感興趣。安全邊際不保證能避免損失，但能保證獲利的機會比損失的機會更多。
安全邊際并不是孤立的，它是以“內在價值”為基礎的，在“內在價值”的計算中，預期收益率是最有彈性的參數，預期收益率的上升和安全邊際的擴大都趨向一個結果，那就是相對低的買入價格。就實際操作層面而言，階段性的倉位比例控制也可以視為運用安全邊際的輔佐手段。巴菲特指出，“我們的股票投資戰略持續有效的前提是，我們可以用有吸引力的價格買到有吸引力的股票。對投資人而言，買入一家優秀的股票是支付過高的價格，將抵消這家績優公司未來十年所創造的價值?！币簿褪钦f，如果買入價格過高，即使是買入優秀公司的股票也難獲利。
因此，安全邊際理論就是告訴投資者一定要穩健投資，不要冒風險。在每次做投資決策或投資活動中，一定要將風險降到最小，同時，盡力從每次投資活動中都能取得收益的最大化。如果投資者理想的安全邊際遲遲不來怎么辦呢?那么，最好的策略就是等待市場進入新一輪周期的波谷。在一生的投資過程中，投資者不必要也不需要每天都去做交易，很多時候應該手持現金，耐心等待，由于市場交易群體的無理性和各種因素的影響，在一定的時間段內，如2至3年的周期里，總會等到一個完美的高安全邊際的時刻。也就是說，市場的周期性波動總會帶來價值低估和較高安全邊際的機會，那么這個時候就是投資者入場的時候。如果投資者的投資組合里累積了很多次這樣的投資成果，長期來看一定會取得遠遠超出市場平均收益的機會。所以安全邊際的核心就在把握風險和收益的關系。
二、安全邊際系數的估算方法和投資標準
市盈率公司股價與該公司每股稅后收益的比率，即市盈率=每股市價／每股收益。在市場周期性波動的波谷，股價下跌幅度要大于每股收益下跌幅度，市盈率開始走低。低市盈率股票對于投資者來說，它的投資回收期較短，風險就會較小。低市盈率的股票，如果現金流量比較好，可以給投資者提供一個比較穩妥的現金分紅回報率，即安全邊際較高。當市場走向波峰時，情況正好相反。
決定個股市盈率合理水平只有一個指標，那就是公司的增長率。關于市盈率與增長率之間的關系，美國投資大師彼得?林奇有一個非常著名的論斷，即任何一家公司，如果它的股票定價合理，該公司的市盈率應該等于公司的增長率。舉例來說，如果一家公司的年增長率大約是15％，15倍的市盈率是合理的，而當市盈率低于增長率時，你可能找到了一個購買該股的機會。一般來說，當市盈率只有增長率的一半時，買入這家公司就非常不錯；而如果市盈率是增長率的兩倍時就得提高警惕。
我們根據上述市盈率與安全邊際的關系提出一個簡單的公式來測算安全邊際系數。即MS=MV／IV
其中，MS代表安全邊際系數，MV為股票市場價格，IV為股票內在價值。
IV=每股收益×預期；爭利潤復合增長率×100。
如果MS=1，則安全邊際中性，如果MS>1，則價格高估，安全邊際低，MS
上述方法重點在于計算股票現價的安全性和預測公司未來盈利的確定性。要注意以下幾點：
(1)靜態市盈率pe和安全邊際系數ms。投資股票的時候我們對價格的唯一要求就是便宜。那么股價是否足夠便宜，需要我們考察一下公司近幾年的凈利潤增減情況，保守一點的話可以考察每股收益eps的增長率，因為總是擴充股本的股票會稀釋eps。得到eps近5年的平均增長率后，就可以計算安全邊際系數。假設一只股票現在的pe是50倍，上一年年報凈利潤增長率是40％(保守的話可以用近5年算出的eps年平均增長率的數據)，此時的安全邊際系數就是50／40％×100等于1.25大于1，此時的股價就有高估的嫌疑，不值得買入。也就是說如果靜態pe(50倍)和ms(大干1)都顯示高估的話，就不要買入，此時投資的風險會比較大。對于成熟行業的成熟企業來說尤其適用，如金融業、資源行業等。
(2)趨勢投機，成長性使你的買價獲得安全邊際
對于成長趨勢較強的公司來說，要更關注買入價所對應的動態pe和ms。在牛市里做一下趨勢投機來獲取高收益是無可厚非的，那么怎么用這一方法來判斷趨勢呢?在買入一只股票后的持有階段，我們要關注公司的季報和年報，如果業績增長很快，如招商銀行2006年凈利潤增長了87％，如果你的買入價對應的市盈率只有39倍，2006年底的ms=39／87％×100：0.44
(3)關于動態市盈率的估計方法。這一點非常重要，因為它決定了公司未來收益的確定性，我們不可能等到年底公布年報后再確定投資的對錯，所以預測下一年年報凈利潤的數量就至關重要，如果象股票軟件上(比如一季度)直接用一季度的每股收益×4的算法是不科學的(因為公司每個季度的收益怎么可能完全相同呢，尤其遇到經營受季節影響很大的公司就更沒參考
價值了)。這個方法適用的前提是投資的是一家增長快速穩定的好公司，并且又很了解它，可以用一季度的每股收益加上上一年后三季度的每股收益來預計和更新現在的市盈率，但這樣的計算偏保守(對增長確定性大的公司來說)，若結果一旦好于預期，就是意外的更大的安全邊際和收益。
(4)關于公司的年增長率。彼得?林奇提出了一個長期增長率概念，意思是不能看公司一年甚至半年的數據，而要聯系幾年的數據一起觀察。在這個問題上需要避免的一個誤區是，并非ms值越小就越是好公司，因為計算ms時所用的增長率，是過去三年平均指標這樣相對靜態的數據，實際上，決定上市公司潛力的并不是過去的增長率，而是其未來的增長率。從這個意義上說，一些目前ms較小的公司并不代表其今后這一數值也一定就小。在這些ms數值很小的公司中，有一些是屬于業績并不穩定的周期性公司，但真正有潛力的公司其實并不在于一時業績的暴增，而是每年一定比例的穩定增長。更多的時候，我們需要用動態的眼光去看待。其實，只要ms數值在1以下的上市公司，都是有潛力并值得投資的。
(5)如何計算復合增長率。復合增長率是指一項投資在特定時期內的年度增長率。計算方法為總增長率百分比的n方根，n相等于有關時期內的年數。公式為：復合增長率=(現有價值／基礎價值)^(1／年數)-1。這個概念并不復雜，年增長率是一個短期的概念，從一個產品或產業的發展來看，可能處在成長期或爆發期而年度結果變化很大，這就導致單看某年度的增長率難以了解真實的增長情況。而如果以“復合增長率”來衡量，因為這是在長期時間基礎上計算得到的數據，所以更能夠說明產業或產品增長或變遷的潛力和預期。另外一個概念是年度平均增長率，它是項目期內的每年增長率的簡均數，這對于評價投資項目的增長率有一定的指導意義，但沒有復合增長率真實。復合增長率在社會經濟生活中得到了廣泛的應用。
三、安全邊際系數在價值投資中的實證檢驗
(一)采集樣本行業的代表性公司如下表所示
我們以2008年12月31日為標桿日期，計算上述各個行業所選取的樣本公司的安全邊際系數，其中，股票市場價格以2008年12月31日收盤價為準(經過前復權處理)，每股收益以2008年年度靜態收益為準，在計算公司利潤復合增長率方面，我們以招商證券數據庫里可以查到的過去4年每股收益為準，計算復合增長率方法如下：復合增長率=(現有價值，基礎價值)^(1／年數)-1。在本例中，公式為：05-08年度復合增長率=(08年每股收益／05年每股收益)^(1／4)-1，現對每個行業的數據庫進行整理，得出的安全邊際系數如下表3、4、5所示。
(二)安全邊際系數的分析
我們僅列出了金融、有色和能源行業的安全邊際系數，卻沒有列出運輸地產行業的安全邊際系數，這是因為地產行業的收益從2005年開始更多表現為遞減，無法通過上述公式估算復合收益增長率，運輸由于僅列出兩家企業，且受經濟波動的周期性影響很強，所以也沒有去估算增長率，可以去參考同類的石化公司。
在表3、4、5中我們發現，金融業的安全邊際系數均小于0.5，到了2008年年底價值都被低估了。其中，招商銀行和興業銀行可以稱得上是高安全邊際的公司。有色行業的安全邊際系數相對于金融業要高，其中中金黃金具有高安全邊際。用友軟件則是高估值，不值得買入。從能源行業來看，西山煤電和大同煤業都是低估值公司，大同煤業具有很高的投資價值。中國石化和中國石油的安全邊際系數超過了1.5，投資價值偏低。
四、2009年投資操作實踐對安全邊際理論的驗證
按照上述安全邊際分析方法，可以對各個行業進行分類。相對來說，金融行業的安全邊際程度高，能源行業的煤炭業安全邊際程度較高。各個行業中的中小盤股比大盤股安全邊際高。價值顯著低估的公司有招商銀行、興業銀行、中國平安、中金黃金和大同煤業。但在實際操作中，買入這些價值低估的公司股票是否一定可以獲得超額收益呢?我們通過對上述所有樣本公司的同期投資收益進行比較來驗證安全邊際理論。
我們有兩種投資思路：一是在2009年初(2009年1月建倉)，按照2007年股價達到最高峰時的4折向下分3次均等建倉和2次均等建倉(間隔每下跌15％)，持有日期到2009年12月31日，計算收益率。二是按股價達到最高峰時的2折向下分3次均等建倉和2次均等建倉(間隔每下跌15％)，計算收益率。根據統計結果區分行業和大盤股、小盤股(一、二、三線藍籌股)的實際收益情況，并與前面的安全邊際系數分析方法對比。以下是這些股票兩種投資方式的收益表。
對每個行業的大盤和中小盤股票收益情況進行比較后發現，煤炭、有色、運輸等行業的中小盤股收益均高于大盤股收益，但在地產和金融行業卻出現相反情況。如工商銀行的收益甚至超越了興業銀行，萬科的收益超過了保利地產、招商地產和華僑城。但是實際上，工商銀行股價并沒有下跌到2折水平，也就是工商銀行的股價波動幅度并沒有其他股票波動幅度大。因此，總的看來，中小盤股的收益還是超越了大盤股的收益。典型的如江西銅業、焦作萬方的收益是中國鋁業收益的3～6倍，大同煤業的收益是中國神華的4倍左右。
在上一部分里通過安全邊際系數分析方法重點推薦的招商銀行、興業銀行、中國平安、中金黃金和大同煤業在兩種投資模式下確實獲得了超額收益，尤其是興業銀行和大同煤業，在兩種投資模式下都收益豐厚，證明了安全邊際系數方法的有效性。從行業角度來看，有色行業雖然有所收益，但不及金融產業。值得注意的是，焦作萬方和用友軟件的安全邊際系數都偏高，從理論上來講都不值得投資，但其2折3次均等和2次均等建倉的收益達到了140％、123％和137％、120％。這可能是前面對復合利潤增長率的計算產生了偏誤，如果能夠采取更科學的方法去測算復合增長率，應該不存在前后不一致的問題。
